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磐创AI技术团队的专栏

定期分享机器学习深度学习相关优质原创文章

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机器学习中处理缺失值的7种方法

编程算法 https 网络安全其他

现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中，丢失数据的处理非常重要，因为许多机器学习算法不支持缺失值。

2020-08-17

6.8K0

Python带我飞：50个有趣而又鲜为人知的Python特性

Python, 是一个设计优美的解释型高级语言, 它提供了很多能让程序员感到舒适的功能特性。但有的时候, Python 的一些输出结果对于初学者来说似乎并不是那么一目了然。

2018-12-21

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公交车总迟到？你大概掉进了“等待时间悖论"

你到了车站，准备搭乘声称每10分钟一班的公交车。你盯着你的手表留意着时间，结果公交车终于在11分钟后到来。

2018-12-18

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十 | 门控循环神经网络LSTM与GRU（附python演练）

门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整，加入了门控机制，用来控制神经网络中信息的传递。门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留，有多少需要丢弃，新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等。这使得门控循环神经网络可以学习跨度相对较长的依赖关系，而不会出现梯度消失和梯度爆炸的问题。如果从数学的角度来理解，一般结构的循环神经网络中，网络的状态

2018-12-17

1.2K0

TensorFlow系列专题（九）：常用RNN网络结构及依赖优化问题

前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构，这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。

2018-12-14

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TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络

前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问题的时候我们发现，现实问题中存在着很多序列型的数据，例如文本、语音以及视频等。这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的，既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外，还与之前某一时刻或某几个时刻的输出相关。而前馈神经网络并不能处理好这种关联性，因为它没有记忆能力，所以前面时刻的输出不能传递到后面的时刻。

2018-12-13

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干货 | 如何写一个更好的Python函数？

《Writing Idiomatic Python》一书的作者在Medium上发表了一篇文章，给出了6个建议。

2018-11-23

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Python开发的十个Tips，你知道几个？

下面是十个Python中很有用的贴士和技巧。其中一些是初学这门语言常常会犯的错误。

2018-10-22

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吴恩达机器学习课程：完全用Python完成，可以的！(附代码)

可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前，有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。

2018-10-22

10K1

廖雪峰大牛13个案例带你全面入门人工智能！

现在互联网上广为流传的[18届互联网校招薪酬表]，震惊了还在敲代码的小编我，给你们看看这张高薪表 ?? 可以看到上图50%以上的高薪都是AI相关的岗位，不管是具备了算法还是数据挖掘分析的能力，都是BA

2018-10-22

7520

【Github 4K星】BAT头条滴滴小米等笔试面经+深度学习/算法/NLP资源汇总！

最近，在GitHub上有位id为imhuay的热心人带头建立了一个关于国内知名互联网企业笔试和面试经验的资源库，光从名称上就能看出其内容有多丰富：《2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(MachineLearning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记》。

2018-10-22

1K0

10分钟上手，OpenCV自然场景文本检测（Python代码+实现）

EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。

2018-09-20

1.5K0

干货 | 基于深度学习的目标检测算法综述（一）

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。

2018-09-20

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干货 | 基于深度学习的目标检测算法综述（二）

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。

2018-09-20

1.4K0

热点 | github近期热点项目汇总

【磐创AI导读】：我们总结了过去一年近8000个开源机器学习项目，从中选择了前30个最热点的项目推荐给大家。想要获取更多的机器学习、深度学习资源。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

2018-09-20

1.2K0

文本分类和朴素贝叶斯，你真的理解了吗？

【磐创AI导读】：本文简单介绍了文本分类和朴素贝叶斯。什么是文本分类？怎么把应用多项朴素贝叶斯分类器到文本分类？让我们一起阅读本文，寻找答案吧！想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

2018-09-20

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深度学习之视频人脸识别系列三：人脸表征

【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章，介绍人脸表征相关算法和论文综述。在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法。欢迎大家关注我们的公众号：磐创AI。

2018-09-20

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深度学习之视频人脸识别系列四：人脸表征-续

【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法。欢迎大家关注我们的公众号：磐创AI。

2018-09-20

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十大预训练模型，助力入门深度学习（第1部分 - 计算机视觉）

对于希望运用某个现有框架来解决自己的任务的人来说，预训练模型可以帮你快速实现这一点。通常来说，由于时间限制或硬件水平限制大家往往并不会从头开始构建并训练模型，这也就是预训练模型存在的意义。大家可以使用预训练模型作为基准来改进现有模型，或者针对它测试自己的模型：

2018-08-20

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福利 | 免费试用磐小妹智能客服系统

【磐创AI导读】：今天正式向大家介绍下最近磐创AI技术团队开发的一套智能客服系统，同时为回馈各位粉丝的长期支持与关注，我们为前10位有需要的老友提供免费接入使用服务哦。具体详看下文。

2018-08-20

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